Le Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique (LISN) implanté sur le campus de l’Université Paris-Saclay est un laboratoire de recherche pluridisciplinaire qui rassemble des chercheurs et enseignants-chercheurs relevant de différentes disciplines des Sciences de l’Ingénieur et des Sciences de l’Information ainsi que des Sciences du Vivant et des Sciences Humaines et Sociales.

Le LISN a été créé le 1er janvier 2021; il est issu du regroupement des équipes des deux éminents laboratoires d’informatique de l’Université Paris-Saclay : le Laboratoire d’Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l’Ingénieur (LIMSI) et le Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI).

Administrativement, le LISN est une Unité Mixte de Recherche (UMR9015), et a pour tutelles principales le CNRS et l’Université Paris-Saclay et pour tutelles secondaires INRIA et CentraleSupélec.

Le Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique a pour ambition, non seulement de contribuer à l’avancement des connaissances, mais aussi de répondre à des défis sociétaux multiples de la Stratégie Nationale de Recherche (SNR).

Energie propre, sûre et efficace et transports et systèmes urbains durables

Les domaines applicatifs principaux du département Mécanique des Fluides-Énergétique concernent l’efficacité énergétique (Défi 2, Une énergie propre, sûre et efficace) et la conception de moyens de transports plus sûrs et moins gourmands en ressources (Défi 6, Transports et systèmes urbains durables).

Société de l’information et de la communication

Les autres départements s’inscrivent principalement dans le Défi 7 (Société de l’information et de la Communication), dont les quatre orientations sont couvertes : les départements Science des Données, Sciences et Technologies des Langues, Algorithmes, Apprentissage et Calcul abordent tous le traitement automatisé de grandes masses de données ; le département Science des Données traite également des réseaux de cinquième génération et des objets connectés ; le département Interaction avec l’Humain étudie notamment la conception d’interfaces collaboratives entre humains et machines.

Santé et bien-être & sociétés innovantes, intégratives et adaptatives

Les questions de traitement de masses de données sont également présentes dans le Défi 4 Santé et bien-être pour la bio informatique (Science des Données ) et le TALTraitement Automatique des langues bio-médical (Sciences et Technologies des Langues ), et dans le Défi 8 Sociétés innovantes, intégratives et adaptatives pour l’extraction de connaissances, ainsi que dans le programme d’actions Big Data (Science des Données ).

Au-delà de la Stratégie Nationale de Recherche, le LISN aborde d’autres thématiques répondant à des enjeux de société importants, tels que l’aide à l’apprentissage et à l’acquisition de connaissances, l’assistance aux personnes âgées ou diminuées, la protection de la vie privée, ou la souveraineté des infrastructures de calcul et de données.

 

Rapport LISN 2023

A télécharger ICI

Contact

Site web

Directrice :Sophie Rosset

Site Belvédère : Campus Universitaire bât.507 - Rue du Belvédère
91405 - Orsay

Adresse: Site Plaine : 1 Rue Raimond Castaing et Rue René Thom (Bât Digitéo)
91190 - Gif-sur-Yvette

Les dernières publications

PROCEEDINGS
14/11/2025
Pipeline for Semantic Segmentation of Large Railway Point Clouds
Hugo Gabrielidis, Filippo Gatti, Stephane Vialle
Communication dans un congrès
24/03/2025
Federated Non-Stochastic Multi-Armed Bandit for Channel Sensing in Cognitive Radio Systems
Kinda Khawam, Farah Yassine, Samer Lahoud, Yujie Tang, Dominique Quadri, Steven Martin
Communication dans un congrès
08/01/2025
Article dans une revue
01/01/2025
The Language of Infographics: Toward Understanding Conceptual Metaphor Use in Scientific Storytelling
Hana Pokojná, Tobias Isenberg, Stefan Bruckner, Barbora Kozlíková, Laura Garrison
Article dans une revue
01/01/2025
User Experience of Visualizations in Motion: A Case Study and Design Considerations
Lijie Yao, Federica Bucchieri, Victoria Mcarthur, Anastasia Bezerianos, Petra Isenberg
Voir toutes les publications du laboratoire sur HAL